大数据技术与应用专业(610215)学习路径及人才培养模型

大数据技术与应用(610215)学习路径及高校人才培养嵌入模型
大数据技术与应用专业(610215)学习路径及高校人才培养嵌入模型

跨象乘云™ 的大数据技术与应用课程体系,是真正面向企业大数据业务的实践性课程,通过全仿真工程模型,教育技术工具,旨在帮助高等职业院校学生了解:各种大数据技术如何运作,这些技术应何时用于较大规模的大数据项目中,它们如何同时发挥作用,为企业提供最高的大数据项目投资回报率。该课程体系通过多个贯穿教学综合项目案例,旨在将大数据项目开发完整的生命周期与战略阶段 ——

  • 大数据分布式架构(阶段1)
  • 大数据采集和存储(阶段2)
  • 大数据访问和处理(阶段3)
  • 大数据统一和分析(阶段4)
  • 大数据可视化分析(阶段5)

完整的嵌入高等职业院校大数据技术与应用专业(610215)人才培养方案与教学计划当中。每个阶段均包括 Hadoop 核心组件和生态系统技术以及大数据技术或产品。学生将学习信息管理系统如何采用一种全面的方法将大数据(非结构化和半结构化)与关系数据(结构化)进行整合,从而发现更多大数据池中的价值。对应相关课程模块教学与实验需求,提供完整的大数据工程实践系统环境:包括:大数据生态圈核心组件,大数据教育技术工具,数据处理中间件,大数据数据仓库,NoSQL 数据库,教学及科研用示例数据源,以及面向特定专业及行业应用方向开发,管理,调优等功能的应用软件,满足相关教学与实验所需的实验操作。跨象乘云™ 大数据工程实践系统环境,保持每年随技术升级至少三次整体更新,提供未来 3 年系统及组件升级服务,含:操作系统,数据库,软件;课程体系及教材,实验,项目案例,源代码,教学用数据案例等教学资源。

同时,结合当前国家新一代人工智能发展战略,引入面向深度学习与新一代人工智能相关前沿课程,进一步提升学生职业竞争能力及高校科研层次。

专业课程目录包括 ——

  1. 面向对象程序设计
  2. MySQL 数据库管理
  3. Python 基础
  4. 人工智能导论
  5. 数据预处理与数据标记
  6. 大数据技术与应用
  7. 大数据基础与实战
  8. 商务智能数据化运营管理
  9. Spark 框架实战
  10. 智能数据挖掘
  11. Python 数据分析
  12. 图像识别基础
  13. 边缘计算与嵌入式开发(自动驾驶)